СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ РИСКАМИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЗОР ПОДХОДОВ И МЕТОДОЛОГИЙ

MODERN METHODS OF RISK ASSESSMENT AND MANAGEMENT IN THE OIL AND GAS INDUSTRY: AN OVERVIEW OF APPROACHES AND METHODOLOGIES

Alisa Zvereva

Student, Tyumen Industrial University, Russia, Tyumen

Elena Shapovalova

Scientific supervisor, Tyumen Industrial University, Russia, Tyumen

Аннотация. В данной статье рассматриваются современные методы оценки и управления производственными рисками в нефтегазовой промышленности. Основное внимание уделено интеграции качественных и количественных подходов для повышения точности оценки рисков, а также внедрению цифровых технологий, таких как предиктивная аналитика и системы мониторинга в реальном времени. Приводится анализ проблем, связанных с человеческим фактором, устаревшим оборудованием и возрастающими экологическими требованиями.

Abstract. This article examines modern methods of risk assessment and management in the oil and gas industry. The focus is on the integration of qualitative and quantitative approaches to enhance the accuracy of risk assessment, as well as the implementation of digital technologies such as predictive analytics and real-time monitoring systems. The article provides an analysis of issues related to human factors, outdated equipment, and increasing environmental requirements.

Ключевые слова: производственные риски, управление рисками, нефтегазовая промышленность, цифровые технологии, оценка рисков, HAZOP, Монте-Карло.

Keywords: production risks, risk management, oil and gas industry, digital technologies, risk assessment, HAZOP, Monte Carlo.

Нефтегазовая промышленность относится к числу наиболее высокорисковых отраслей, поскольку каждый этап производственного процесса связан с потенциальными угрозами для безопасности сотрудников, оборудования и окружающей среды. Аварии на нефтегазовых предприятиях могут повлечь за собой серьезные экономические и экологические последствия, поэтому эффективное управление рисками является одной из ключевых задач для компаний данного сектора. Качественные методы оценки рисков, такие как HAZOP (Hazard and Operability Study), основаны на экспертной оценке возможных угроз на различных этапах производственного процесса. Метод HAZOP представляет собой системный подход, позволяющий выявить потенциальные отклонения от нормального функционирования оборудования и технологии. Применение этого метода на крупных нефтегазовых предприятиях позволяет снизить вероятность аварийных ситуаций и разработать эффективные меры по предотвращению возможных рисков. В частности, Шабанова Д.Н. в своих исследованиях подчеркивает важность данного метода при проектировании производственных объектов нефтегазового комплекса [2, с. 22].

Еще одним качественным методом является метод «что если», который предполагает моделирование различных аварийных сценариев на основе предположений экспертов. Этот подход позволяет выявить наиболее вероятные угрозы и разработать соответствующие планы действий [6, с. 70].

Количественные методы позволяют более точно прогнозировать вероятность возникновения техногенных аварий и оценить возможные последствия. Одним из наиболее распространенных количественных методов является метод Монте-Карло, который используется для моделирования рисков на основе вероятностных распределений. Этот метод эффективен для оценки сложных систем, таких как нефтегазовые объекты, где множество факторов может влиять на безопасность. Применение метода Монте-Карло позволяет предсказать вероятность возникновения инцидентов с высокой степенью точности [4, с. 25]. Пример использования метода Монте-Карло в нефтегазовой отрасли — оценка вероятности отказа оборудования на буровой платформе. При анализе вероятностей можно заранее рассчитать возможные риски и принять меры по предотвращению аварийных ситуаций, что существенно снижает затраты на устранение последствий аварий и повышает безопасность персонала и оборудования [4, с. 26]. В последние годы цифровые технологии играют все более важную роль в управлении производственными рисками. Внедрение аналитических систем на базе больших данных и предиктивной аналитики позволяет прогнозировать возможные сбои в работе оборудования и предотвратить аварии. Одним из примеров таких технологий является использование интернета вещей (IoT) для мониторинга состояния оборудования в режиме реального времени. Установка датчиков на ключевые узлы технологических процессов дает возможность отслеживать параметры оборудования, такие как давление, температура и вибрации, и автоматически выявлять потенциальные угрозы [5, с. 50]. Применение предиктивной аналитики на нефтегазовых предприятиях позволяет не только предотвратить аварии, но и снизить эксплуатационные расходы за счет перехода от планово-предупредительного обслуживания к обслуживанию по состоянию. Это дает возможность заранее выявлять потенциальные проблемы с оборудованием и устранять их до того, как они приведут к остановке производства [6, с. 71]. Несмотря на прогресс в развитии методов управления рисками, нефтегазовые компании по-прежнему сталкиваются с рядом вызовов. Одной из главных проблем является устаревшее оборудование, которое эксплуатируется на многих объектах десятилетиями. Модернизация оборудования требует значительных капиталовложений, что не всегда является возможным для предприятий в условиях финансовых ограничений [3, с. 45]. Кроме того, человеческий фактор остается одной из главных причин аварий на производстве. Ошибки, связанные с несоблюдением инструкций или недостаточной квалификацией персонала, могут привести к серьезным инцидентам. Поэтому важной задачей является внедрение программ обучения и повышения квалификации сотрудников, что позволит сократить вероятность человеческих ошибок [5, с. 56]. Ужесточение экологических стандартов также ставит перед нефтегазовыми компаниями новые задачи по управлению рисками. В условиях борьбы с изменением климата и усиливающихся требований по снижению выбросов парниковых газов компании вынуждены разрабатывать стратегии по управлению экологическими рисками и внедрять экологически безопасные технологии [6, с. 73].